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成果介紹 成果名稱：多元耦合燃料（生物質/垃圾/高硫煤/高鈉煤）發電關鍵設備防腐蝕感應熔焊與噴射復合涂層技術 成果參與單位：江蘇科環新材料有限公司、深圳能源環保股份有限公司、上海康恒環境股份有限公司 成果完成人：曲作鵬 知識產權情況：已申請專利87項，其中已授權發明專利17項，已授權實用新型專利27項 針對我國新能源與環保科技的重大戰略，以解決垃圾與生物質發電鍋爐高溫防腐的實際需求為目標，本項目擬搭建應用于生物質與垃圾電站鍋爐腐蝕防護的高頻感應熔焊系統技術平臺，在多元耦合燃料（生物質/垃圾/高硫煤/高鈉煤）發電關鍵設備等受熱面，開發完成鎳基自熔合金高溫涂層的技術體系，包括涂層材料與工藝，形成針對各類客戶群體的系列解決方案。 隨著近年來我國生物質和垃圾電站的迅猛發展，鍋爐高溫腐蝕問題日益突出，傳統熱噴涂技術由于易脫落、孔隙率高而應用受限，前期用得較普遍的Inconel625合金堆焊，也逐漸暴露出由稀釋率高引起的高溫防腐性能受限等問題。因此，開發新型高溫防腐涂層技術已迫在眉睫。本項目在國家“十三五”重點研發計劃等項目的支持下，經過十余年的集智攻關，于2019年初研發成功了高頻感應熔焊高溫腐蝕防護涂層技術，取得了系列創新性成果：首次在國內構建了生物質與垃圾電站鍋爐高頻感應熔焊系統技術平臺，開發了在水冷壁管排表面制備耐鎳基自熔合金高溫薄涂層的技術體系，解決了城市垃圾與生物質電站鍋爐高溫腐蝕防護的技術瓶頸，打破了發達國家的技術封鎖，形成了系列針對城市垃圾與生物質焚燒發電鍋爐高溫防腐的不同客戶群體的解決方案。 我國西部特別是新疆地區的高硫高鈉鹽等高腐蝕性煤在燃燒過程中產生高濃度硫化物和鈉鹽等腐蝕性氣體，造成水冷壁、過熱器受熱面的高溫腐蝕、尾部煙道空氣預熱器低溫腐蝕和受熱面結焦等，特別是對燃燒器區域水冷壁管來說，如果沒有防護涂層只能使用1—2年。傳統的熱噴涂，由于結合強度低孔隙率高，很少應用；普通高頻感應熔焊雖然有效，但壽命難以超過5年；目前用得最多的是堆焊高溫合金，但一般五年后就逐漸會發生涂層脫落和管壁減薄甚至爆管的現象，非計劃停爐維修給企業造成了極大的經濟負擔。針對我國西北地區高硫高鈉鹽燃煤發電鍋爐受熱面對高溫防腐的迫切需求，本項目擬開發感應熔焊與超音速噴射復合金屬陶瓷涂層技術，從服役壽命、使用性能到性價比等方面都優于堆焊，以期徹底終結困擾我國燃煤行業多年的高腐蝕性氣體對鍋爐管道造成的嚴重腐蝕的防護難題。 創新點 1、首次在國內構建垃圾電站鍋爐高頻感應熔焊系統技術平臺，自主開發了在水冷壁管排表面制備耐高溫涂層的防腐技術體系，打破了發達國家對核心技術的封鎖，突破了垃圾電站鍋爐涂層防護系統核心技術瓶頸，形成了整體防腐的焚燒解決方案。 2、首次在國際上成功研發鎳基自熔合金與金屬陶瓷梯度復合涂層的防護技術，發明了基于重熔與噴射一體化的高溫全域防腐全套技術，鍋爐的高溫腐蝕防護性能與服役壽命顯著提升。 3、創新鍋爐管道鑲嵌陶瓷瓦的長效防護方法，發明了多項陶瓷高效低成本加工技術，填補了國際上硬脆材料特種加工技術的空白，突破了垃圾焚燒發電鍋爐高頻感應熔焊系統核心技術瓶頸。 市場前景 磨損與腐蝕是工業生產中的共性問題，全世界能源消耗的1/3-1/2在摩擦上，每年各種機械零件失效的一半以上由于磨損，每年因金屬磨損、腐蝕造成的直接經濟損失約達７萬億美元。垃圾焚燒電站鍋爐受熱面腐蝕問題，非常普遍，其腐蝕機理主要是所焚燒的垃圾中含有Cl,S以及堿金屬等元素，造成Cl，S化合氣體腐蝕和低熔點堿金屬鹽熔融腐蝕。據“十三五”規劃，2020年焚燒處理能力占無害化處理比例50%，預計復合增長率不低于20%，垃圾焚燒規模呈快速增長態勢，截至2018年，中國已運行的垃圾焚燒廠約為380座，處理能力約為37萬噸/日，中國在建的垃圾焚燒廠約為200～250座，處理能力約為20～25萬噸/日，中國垃圾處理“起步晚、起點低、發展快”，垃圾焚燒發展極快，2025年行業總規模估計超過100萬噸/日，垃圾焚燒發電站超過2000家。余熱鍋爐高溫防腐蝕涂層市場規模100億以上，年增長率在20%以上，且防腐蝕涂層是消耗品，平均3—5年為一個周期。 另外，該技術不僅可以用于垃圾焚燒電廠，團隊在農機刀片耐磨、水泥建材行業耐磨、機械重工表面硬化耐磨處理、鋼軌耐磨涂層、高端球閥防腐、燃氣輪機熱障涂層、海上風電鹽霧腐蝕、軍工等領域的新產品、新技術也逐步成熟，走向規模化應用市場。 應用案例 深圳能源環保公司寶安老虎坑垃圾焚燒發電廠4號、5號、6號鍋爐項目，工程地址：深圳市寶安區松崗鎮老虎坑，業主單位：深能環保寶安垃圾焚燒發電廠。 獲獎情況 2021年中國商業聯合會科學技術獎 一等獎 2021年河北省科技技術獎 二等獎 2019年CCTV中國十大創業榜樣 2019年第八屆中國創新創業大賽 優秀企業獎 2019年第七屆創業江蘇科技創業大賽 三等獎 2019年“創客中國”江蘇省中小企業創新大賽 優勝獎 2019年 淮安市第四屆企業科技創新大賽 一等獎

1、 一種具有高度可見光透過率與隔熱特性的陶瓷基玻璃涂層或玻璃貼膜。 玻璃改造后可見光透過率高于 70%，屏蔽 99%以上的致癌性紫外線，且有 效阻止通過玻璃的熱能交換過程，可用于建筑或汽車玻璃的節能改造， 提升建筑的適居度與節能效果。 2、 該項目各技術環節環保無毒，產品成本遠低于市面現有技術，性能優于 現有技術，設備投入與實施成本低。

電鍍作為金屬材料的表面改性技術已經取得了很廣泛的應用，近年來電鍍也開始在非金屬導電材料的表面改性領域取得相當規模的工業應用。但高電阻率氧化物材料表面金屬鍍覆一直以來不能采用電鍍工藝，這是因為這類材料的電子電導小，電鍍液中被鍍金屬離子不能從材料表面得到電子，所以不能沉積下來。傳統的絕緣氧化物材料表面鍍覆金屬的方法有化學鍍、真空蒸鍍、濺射鍍、涂覆金屬漿料后再燒結等方法，各方法都有各自的優缺點。如含有氨水的化學鍍銀溶液不穩定，甚至有可能生成有爆炸危險的疊氮化合物。真空蒸鍍和濺射鍍有設備投資大、維護費用較高等缺點，涂覆金屬漿料后再燒結的方法有金屬層厚度不均勻等缺點。 我們發明了一種高電阻率金屬氧化物材料表面電鍍的技術，解決了多種高電阻率金屬氧化物材料表面不能電鍍的問題。高電阻率金屬氧化物材料電鍍的基本過程是首先對氧化物材料表面進行原子氫致電導改性處理，提高其表面電子電導，使材料表面出現半導化甚至金屬化，然后在氧化物材料表面直接電鍍金屬層。我們在這個方向上已經進行了近十年的研究，發表了十幾篇學術論文，申請了兩項發明專利。      本技術適用于由氧化物功能材料制造的電子元器件表面電鍍，也適用于氧化物材料顆粒或塊體的電鍍等，所得金屬鍍層厚度均勻，與氧化物材料表面具有良好的結合力。

項目以高異形度噴絲板和異形纖維的加工技術，在多家企業開發了高導濕滌綸短纖維及長絲；系統研究了纖維集合體的毛細效應機理，指導高導濕織物的織造工藝和后整理工藝；并建立了高導濕纖維導濕性能的專用評價體系。成果獲2007年度國家科技進步二等獎。課題組還進行高品質熔體直紡超細旦滌綸長絲工業化生產技術集成開發，成果獲2009年度紡織工業協會一等獎。

本成果涉及一種可用于電子封裝領域的高導熱低介電復合材料。通過采用不同的技術在常見聚合物基材中添加氮化硼，來制備復合材料，復合材料熱導率高于 2 W/(m·K)，其介電常數小于 4。該復合材料可作為熱界面材料，應用于電子封裝領域。

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

可充電電池按照電解液可分為有機系和水系。其中水系電池具有制備工藝簡單、無起火爆炸之風險。本項目研制了一種水系鋅離子電池，負極為鋅片，正極為基于導電聚合物和碳材料的復合物，不含重金屬，電解液是中性水溶液。該儲能器件具有高比容量，長循環壽命之優點。其能量密度高于目前商業化的鉛酸電池，連續充放電1萬次后容量保持率為100%，即使用壽命約為現有電池的10-20倍。該產品安全環保、成本低，可用于大規模電網儲能、汽車啟動電源、電動交通、UPS電源等領域；除了能夠取代目前占據市場份額第二位的鉛酸電池，由于較高的功率密度，在某些應用領域又可替代超級電容器。

該項目發明了花生離體誘導突變技術，以花生胚小葉作為外植體，平陽霉素作為誘 變劑，體胚誘導和誘變培養基為MS + 4 mg/L 平陽霉素 + 10 mg/L 2,4-D。 發明花生再生苗無菌嫁接和移栽新方法，解決了再生苗生根難、移栽不易成活的問 題。以體胚再生苗為接穗嫁接于無菌催芽的花生苗下胚軸。無菌培養 3-5 天后，嫁接 苗直接移栽田間，成活率達 98.7%，接穗全部結果。32 發明了花生高油性狀離體篩選方法，解決了高油性狀選擇效率低的難題。高油離體 篩選培養基為MS + 4 mg/L BAP + 6mmol/L 羥脯氨酸,篩選與體胚萌發成苗同時進行。 再生植株后代含油量≥55% 。 利用離體誘變、高油精準篩選獲得的再生植株，采用發明的嫁接移栽方法移栽田間， 后代利用常規田間選擇技術，培育高產高油花生新品種。利用上述技術育成高產高油花 生新品種5個，含油量均在55%以上，達到花生高油標準，含油量最高的品種達到61.05%。 產量均比區試對照增產13%以上。并且兼具抗旱、耐鹽性。

我國高速列車制造所用高檔鋁合金光亮焊絲主要為ER5356、ER5183、ER5087三種鋁合金焊絲，它們針主要對的是時速300公里以下的高速列車的制造。目前我國高速列車時速已達350公里，因此需要采用性能更高的高檔鋁合金光亮焊絲。本項目的新型高Mn鋁鎂合金焊絲就是針對性能更高的高檔鋁合金光亮焊絲這一需求開發的。 開發高速列車用高Mn鋁鎂合金光亮焊絲產品需要具備鋁合金高冶金質量熔煉及半連續鑄造的生產條件，其中所限制的元素將低到所要求的含量以下：鈹含量小于0.0008%(wt)、氫含量小于0.18ml/100g、鈉含量小于0.0010%(wt)。保證合金錠坯成分精確，渣、氣含量低，冶金質量好。經最終光亮拉拔及處理后焊絲表面光亮光潔、尺寸精確。經上述條件生產高Mn鋁鎂合金光亮焊絲焊接5083鋁合金板材，與目前使用的ER5356、ER5183、ER5087三種鋁合金焊絲相比，其焊口屈服強度、抗拉強度明顯提高，更接近合金母材的水平，且焊縫彎曲性能良好，符合（ISO058173：2000（E））［金屬材料焊縫的破壞試驗——彎曲試驗］國際標準的質量要求。焊縫力學性能與現有焊絲焊縫的比較見下表： 本項目最適合在已具備鋁合金高冶金質量熔煉及半連續鑄造的鋁合金加工廠進行。目前每年我國進口各種規格高檔鋁合金焊絲約1萬噸。雖然鋁原材料的價格不斷下降，已接近10000元/噸，但高檔鋁合金光亮焊絲的價格并未明顯降低，因此高檔鋁合金光亮焊絲是高附加值的產品，可獲得較大的利潤。

研究背景：  大數據應用的多樣化  需要的計算模型、數據模型多樣化；  目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。  多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。 研究目標： 研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個  方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵  值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計  算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這  套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們  對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于  大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計  算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三  個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。 融合架構 FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包  括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。 多數據模型融合： 設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、  文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據  分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。 經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。 多計算模型融合： 在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集  的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和  流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高時效 FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗，  提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。 對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化； 對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等； 在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效； 而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題，  通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的  時間。 可擴展 FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、  存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。 在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊，  能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。 在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。 在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持  到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提  升。 亮點成果： 融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。  從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。 同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用  的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品  銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。